哈工大模糊控制

1、.,模糊控制器設(shè)計 (2),利用MATLAB工具箱設(shè)計模糊控制器 規(guī)則可調(diào)整的模糊控制器 模糊規(guī)則的自整定與自尋優(yōu) 模糊系統(tǒng)建模與模糊預(yù)測 自適應(yīng)模糊控制系統(tǒng),.,利用MATLAB工具箱設(shè)計模糊控制器,Matlab SimulinkFuzzy ToolBox Fuzzy Demo Fuzzy Inference System (FIS) 定義隸屬函數(shù) (輸入, 輸出) 確定Fuzzy推理方法 控制規(guī)則庫的建立 選擇解模糊方法 Fuzzy控制器嵌入到控制系統(tǒng),.,.,.,.,.,.,.,Demos,defuzzdm Defuzzification methods. fcmdemo FCM clu

2、stering demo (2-D). fuzdemos GUI for Fuzzy Logic Toolbox demos. gasdemo ANFIS demo for fuel efficiency using subclustering. juggler Ball-juggler with Rule Viewer. invkine Inverse kinematics of a robot arm. irisfcm FCM clustering demo (4-D). noisedm Adaptive noise cancellation. slbb Ball and beam con

3、trol (Simulink ). slcp Inverted pendulum control (Simulink ). sltank Water level control (Simulink). sltankrule Water level control with Rule Viewer (Simulink). sltbu Truck backer-upper (Simulink,.,Fuzzy 控制器的設(shè)計過程演示,.,規(guī)則可調(diào)整的Fuzzy控制器,在模糊控制系統(tǒng)中，模糊控制器的性能對系統(tǒng)的控制特性影響很大； 模糊控制器的性能在很大程度上又取決于模糊控制規(guī)則的確定及其可調(diào)整性。,.,

4、控制規(guī)則的解析描述 上式描述的控制規(guī)則，控制作用取決于誤差及誤差變化，且二者處于同等加權(quán)程度。為了適應(yīng)不同被控對象的要求，引進一個調(diào)整因子 a , 則可得到一種帶有調(diào)整因子的控制規(guī)則,.,通過調(diào)整 a 值的大小，可以改變對誤差和誤差變化的不同加權(quán)程度。 當被控對象階次較低時，應(yīng)該對誤差的加權(quán)值大于對誤差變化的加權(quán)值； 當被控對象階次較高時，對誤差變化的加權(quán)值要大于對誤差的加權(quán)值。,.,下面舉例來說明調(diào)整因子 a 對控制性能的影響。被控對象為二階環(huán)節(jié),.,控制規(guī)則（ a = 0.625 ),.,控制規(guī)則（ a 0.75 ),.,a 取不同值時，模糊控制系統(tǒng)對階躍響應(yīng)曲線的變化,.,a較大時（如

5、a=0.75 ) ，表明控制規(guī)則對誤差 E 加權(quán)大，而對誤差變化 C 加權(quán)小，因此階躍響應(yīng)曲線產(chǎn)生超調(diào)，拖長了調(diào)整時間； 當 a=0.5 時，雖然對誤差 E 及誤差變化 C 加權(quán)一樣，沒有產(chǎn)生超調(diào)，但響應(yīng)過程較慢； 當 a=0.625 時，意味著控制規(guī)則中對誤差加權(quán)稍大于對誤差變化加權(quán)，這種情況不僅超調(diào)小，而且響應(yīng)時間也較短。 當被控對象采用帶有調(diào)整因子的模糊控制器時，通過調(diào)整加權(quán)因子 a 可以獲得較好的控制效果。,.,模糊規(guī)則的自整定與自尋優(yōu),帶有一個加權(quán)因子 a 調(diào)整模糊控制規(guī)則的模糊控制器，可以改變 a 的大小調(diào)整控制規(guī)則， a 值一旦選定，在整個控制過程中就不再改變，即在控制規(guī)則中，對

6、誤差與誤差變化的加權(quán)固定不變。 模糊控制系統(tǒng)在不同的狀態(tài)下，對控制規(guī)則中誤差 E 與誤差變化 C 的加權(quán)程度一般說來應(yīng)該有不同的要求。,.,對二維模糊控制系統(tǒng)而言，當誤差較大時，控制系統(tǒng)的主要任務(wù)是消除誤差，這時，對誤差在控制規(guī)則中的加權(quán)應(yīng)該大些； 當誤差較小時，此時系統(tǒng)已接近穩(wěn)態(tài)，控制系統(tǒng)的主要任務(wù)是使系統(tǒng)盡快穩(wěn)定，為此必須減小超調(diào)，這樣就要求在控制規(guī)則中誤差變化起的作用大些，即對誤差變化加權(quán)大些。 這些要求只靠一個固定的加權(quán)因子 a 難以滿足，于是考慮在不同的誤差等級引入不同的加權(quán)因子，以實現(xiàn)對模糊控制規(guī)則的自調(diào)整。,.,(1)帶有兩個調(diào)整因子的控制規(guī)則,根據(jù)上述思想，考慮兩個調(diào)整因子口，

7、a1及 a2: ，當誤差較小時，控制規(guī)則由 a1 ，來調(diào)整；當誤差較大時，控制規(guī)則由a2來調(diào)整。,.,控制規(guī)則（ a1=0.4 , a2 =0.6 ),.,控制規(guī)則（ a1=0.5 , a2=0.7 ),.,結(jié)論：帶兩個調(diào)整因子模糊控制器的控制規(guī)則調(diào)整效果比較好，其響應(yīng)曲線比較理想，這表明帶兩個調(diào)整因子的控制規(guī)則具有一定的優(yōu)越性。,.,（2）帶有多個調(diào)整因子的控制規(guī)則,.,加權(quán)因子取 a0=0.45, a1=0.55，a2=0.65, a3=0.75,1: 采用四個加權(quán)因子 2：采用二個加權(quán)因子,.,(3). 模糊控制規(guī)則的自尋優(yōu),為了能對多個加權(quán)因子進行尋優(yōu)，可以采用 ITAE積分性能指標

8、ITAE 積分性能指標能夠綜合評價控制系統(tǒng)的動態(tài)和靜態(tài)性能，如響應(yīng)快，調(diào)節(jié)時間短，超調(diào)量很小以及穩(wěn)態(tài)誤差也很小等。,.,根據(jù)上式的性能指標，作為目標函數(shù)，尋優(yōu)過程則根據(jù)目標函數(shù)逐步減小的原則，不斷地校正加權(quán)因子的取值，從而可以獲得一組優(yōu)選的加權(quán)因子。,.,例：,選定初始的控制規(guī)則的各個加權(quán)因子分別為,.,經(jīng)過尋優(yōu)后獲得的一組加權(quán)因子為 a0=0.29 , a1=0.55 , a2= 0.74 , a3=0.89,.,.,優(yōu)化控制規(guī)則的單位階躍響應(yīng)曲線如圖 中的曲線 所示； 初始控制規(guī)則的響應(yīng)曲線如圖中的曲線 所示。 上述方法中給定的初始控制規(guī)則（或者說初始給定的加權(quán)因子）盡管比較粗糙，但是通過

9、自尋優(yōu)，還是可以找到一個比較理想的控制規(guī)則，從而獲得令人滿意的控制效果。,.,模糊系統(tǒng)建模與模糊預(yù)測,要對一個復(fù)雜的被控對象或過程建立精確的數(shù)學(xué)模型一般是很困難的，甚至是不可能的。 用模糊集合理論，從系統(tǒng)輸入和輸出量測值來辨識系統(tǒng)的模糊模型，也是系統(tǒng)辨識的又一有效途徑。 盡管這種模糊模型與通常的精確模型相比顯得粗糙，但是它也能對復(fù)雜系統(tǒng)的基本特征給出嚴格的定量描述。 主要介紹基于模糊關(guān)系模型的系統(tǒng)辨識和基于 T 一 S 模型的模糊系統(tǒng)辨識方法，以及自適應(yīng)模糊預(yù)測、基于“模糊控制”系統(tǒng)的模型預(yù)報的基本方法。,.,（）基于模糊關(guān)系模型的系統(tǒng)辨識,一個模糊關(guān)系模型可以表示為 M (A,Y,U,F),

10、A 表示模糊算法； Y 表示過程的有限離散輸出空間； U 表示過程的有限離散輸入空間； F 表示過程的有限離散輸入輸出空間中所定義的所有基本模糊子集的集合。,.,在式中，如果取 k l 1 ，則該式表達的意義是根據(jù)( t -1)時刻的輸入輸出的量測值來預(yù)測 t 時刻輸出的量測值。 每一條規(guī)則，可以根據(jù)模糊集合運算規(guī)則寫成如下形式：,.,計算得到的 y(t)是一個模糊集合，從y(t)中選擇確切的預(yù)測值一般有兩種方法： ( l ）選擇 y(t)的隸屬函數(shù)曲線下所圍面積的平分點，稱為面積中心法（記為 COA ) ; ( 2 ）選擇y(t)的隸屬函數(shù)的最大值的平均值，稱為最大值平分法（記為 MOM ）。,.,模糊關(guān)系模型的品質(zhì)指標衡量模糊模型的品質(zhì)指標有兩條： ( 1 ）建立模糊模型是根據(jù)系統(tǒng)的輸入輸出的量測值來構(gòu)成一組描述系統(tǒng)特性的規(guī)則，而規(guī)則條數(shù)的多少反映了模糊算法的復(fù)雜程度。規(guī)則條數(shù)越少，計算越簡單；條數(shù)越多，運算越復(fù)雜。 ( 2 ）衡量模糊模型精確性的指標，可選取量測值 y (t)與輸出預(yù)測之差的均方值,.,基于模糊關(guān)系模型的建模方法 對系統(tǒng)輸入輸出量測值進行量化處理，建立輸入和輸出空間 U 和 Y ，選擇 U 和 Y 中的模糊集合 Bi和 Ci，而 Bi與 Ci的隸屬函數(shù)值主要由系統(tǒng)輸入和輸出量測值變化的特性確定。 確定模糊關(guān)系模型的結(jié)構(gòu) u(t-k),y(t-l), y